百度创始人、董事长兼首席实行官李彦宏在现场再度针对“开闭源之争”“开麦”，并坚持“商业化的闭源模型是最能打的”。
作为“大模型初创五虎”的代表，智谱AI首席实行官张鹏和MiniMax创始人闫俊杰在现场再次针对大模型的“价格战”展开谈论，张鹏认为价格战不会长久，闫俊杰还指出人类要替代大模型实现“诗和远方”，必须提高大模型的准确率。

针对大模型自身及其运用带来的一系列潜在风险，上海人工智能实验室首席科学家周伯文表示，我们在AI模型安全能力方面的提升，还远远掉队于性能的提升，这种失落衡导致AI的发展目前是跛脚的。
而作为一个“无可救药的技能乐不雅观派”，阿里云创始人王坚则表示，在技能发展过程中，任何人类自身产生出来的问题人类都一定会去办理。

百度李彦宏：最看好的AI运用方向是智能体

面对开闭源之争，百度创始人、董事长兼首席实行官李彦宏在现场再次表示“商业化的闭源模型是最能打的”，并直言百度最看好的是智能体，而搜索是智能体分发的最大入口。

百度创始人、董事长兼首席实行官李彦宏。

对付开源与闭源，李彦宏在现场再次指出，“商业化的闭源模型是最能打的”。
李彦宏提到，今年以来，开源和闭源大模型是一个争议较大的话题，但很多人稠浊了模型开源和代码开源的观点。

他提到，模型开源只能拿到一堆参数，还要在做SFT、安全对齐，纵然是拿到对应源代码，也不知道是用了多少比例、什么比例的数据去演习这些参数，无法做到众人拾柴火焰高，“拿到这些东西，并不能让你站在巨人的肩膀上迭代开拓。
”

不过，在李彦宏看来，开源模型在一些学术研究、传授教化领域有存在代价，可以用于研究大模型的事情机制，形成理论。
但当处于激烈的商业环境中，想要让业务效率高于同行、本钱低于同行，商业化的闭源模型是“最能打的”。

李彦宏还指出，大模型的重点还是“卷运用”，“没有运用，光有根本模型，不管是开源还是闭源都一文不值。
”而针对AI运用，在AI时期“超级能干”的运用比只看DAU的“超级运用”更主要，“我们要避免掉入‘超级运用陷阱’，以为一定要涌现一个10亿DAU的APP才叫成功，这是移动时期的思维逻辑。
运用实在离我们并不迢遥，两个月之前，百度曾宣告文心大模型日调用量超过2亿，近期，该调用量已超过5亿。
仅仅两个月，调用量发生这么大的变革，足见它背后代表了真实的需求。
”

在AI运用的发展方向上，李彦宏最看好智能体。
他表示，随着根本模型的日益强大，开拓运用也越来越大略，个中，最大略的便是智能体。
而近期多家厂商押注的搜索赛道在李彦宏看来，则是智能体分发的最大入口。

“刚刚过去的高考季，很多大模型企业都热衷于用大模型去写高考作文，实在这个利用代价不大，人家不会许可你带大模型去参加高考，真正的需求是考完之后报志愿的阶段，我们统计创造，高峰期我们的高考智能体每天回答超过200万个考生问题，而我们统共只有一千万考生，这解释一天当中有大比例的人在利用这个智能体。
”李彦宏提到。

阿里云创始人王坚：人工智能时期对大公司更友好

中国工程院院士、之江实验室主任、阿里云创始人王坚在现场提到，自己是个无药可救的对技能的乐不雅观主义者。
至于那些或许会由于人工智能发展而涌现的问题，王坚则相信在技能发展过程当中，任何人类自身产生出来的问题人类都一定会去办理。

王坚还提到，人工智能必将带来新的大公司涌现，也一定会有大公司浴火重生。
“人工智能对家当的影响是革命性的，只假如个新的技能，一定会有新的大公司涌现。
如果一个新的技能出来，没有新的大公司涌现，那它是不是颠覆性的技能是要打个问号的。
但是我自己相信，在这个时期一定会有新的大公司出来。
同时就像前几天苹果拿AI去做事了C真个客户这件事，在我看来是人工智能技能重新重构了苹果这家公司。
以是这个重构苹果这家公司是从重构它的操作系统开始的。
”

人工智能时期与互联网时期会有什么差异呢？在王坚看来，互联网时期充斥着草根创业的传说，彷佛互联网时期对很多东西的依赖性都很低，但人工智能时期会依赖数据、算力。
从这个角度而言，这个时期对大公司会更友好，但友好并不代表着宽容。
“你没有创造力他也不会对你宽容，由于该面临的寻衅还是会面临的。
”

谈及企业如何拥抱AI时，王坚还提到，你会创造AI对每个部门都会产生影响，但要所有部门的所有人都去拥抱AI，在很多大企业是很难的。
“我想小企业跟大企业的差别便是，大企业一定会以为AI是工具的革命。
小企业一定会以为这是革命的工具，那便是点差别。
我想大企业也要意识到这是这个革命的工具，那这个变革就来了。
”

蚂蚁集团井贤栋：同样看好专业智能体的运用

在家当发展主论坛上，蚂蚁集团董事长兼CEO井贤栋表示，专业智能体能够破解通用大模型在严谨家当运用的关键难题，在人工智能时期，蚂蚁正在探索如何让AI像扫码支付一样便利每个人的生活，让AI技能发展的红利惠及更多人。

蚂蚁集团董事长兼CEO井贤栋。

据先容，作为海内较早布局AI大模型的厂商，蚂蚁自研的百灵大模型2023年已通过备案，当下正环绕蚂蚁有生态积累、用户有需求的领域打造AI生活管家、AI金融管家和AI医疗康健管家。
这三个管家对应的生活、金融和医疗等场景都须要严谨专业优质的做事。

对付通用大模型落地严谨家当，业界常认为面临着三个“能力短板”：领域知识相对缺少、繁芜决策难以胜任，以及对话交互不即是有效协同。
井贤栋在现场表示，为了破解这些难题，蚂蚁选择了构建专业智能体生态的路径，在他看来专业智能体是大模型落地严谨家当的有效路径。

针对领域专业知识的短板，蚂蚁携手互助伙伴打造了大规模专业知识引擎，通过知识引擎为大模型供应“专业教材”，让大模型具备专家知识水平，还则依托知识图谱、密态打算等技能，构建了大规模专业知识引擎，将垂直领域不同类型的数据抽象成不涉及隐私信息的领域知识，供大模型演习学习。

井贤栋指出，未来智能化的用户体验，一定不是只靠一个大模型，而是须要全行业深度协作，须要很多的专业智能体共同参与、各司其职。
蚂蚁坚持走开放道路，和行业共建专业智能体生态。
他还提出，在移动互联网时期，生活、医疗、金融等场景中呈现出了一批精良的运用，形成互联互通的网络对外供应做事。
在大模型时期，智能体是新的运用范式，蚂蚁也在探索智能做事新可能。
“我们相信，通过专业智能体的深度连接，Al会像互联网一样，带来做事的代际升级。
”

商汤徐立：模型端侧是实时交互的主冲要破点

商汤科技董事长兼CEO徐立在现场提出，运用是决定这个时期是不是人工智能超级时候的关键。
谈及运用，他提出了几大认知。
首先在徐立看来，如果要在垂直领域里做打破，须要大模型展现出卓越的深度思考的能力。
那么合成的人工数据特殊是高等思维的数据每每非常主要。
徐立提出，越是有运用的场景才越能形成更好的高质量数据。

二是实时交互性能够带来流畅体验，也是带来推动超级时候以及运用变革的核心。
“试想很多的交互如果说有滞后，乃至不能办理实时的视频流，体验会如何？这也是为什么GPT-4O可能在性能上未必有那么大的提升，但仍给大家带来不同的感知体验。
”

同时徐立认为，要实现实时的交互性，端侧是一个非常主要的打破点。
据悉，商汤已在今年着重推动模型的端侧优化，实时交互变革更加流畅。
徐立认为，用好端和云两部分的打算机资源，才能够成为一种全自然的交互模式。

“天生的可控性”也被徐立认为是一大关键。
“不管是文本、图像、视频，如果它没有具备可控性，它本身能够带来的效能提升就非常有限。
你不须要做得很好，但你须要知道你哪里做得不好、哪里进行了修正，有了这样一个边界才能做到真正的技能可控以及可持续的技能发展。
”

智谱AI张鹏：把想象力切实化作生产力

如何让大模型扎根到传统经济当中去，授予传统经济更多能力呢？智谱AI首席实行官张鹏提到，大模型带起了一股新的热潮，但AI不是一个今年才发生的事情，上一代AI乃至已经办理了很多问题，但大模型带来了“类人”的认知能力，这并不是让机器成为一个机器、一个工具，而是让机器像人一样去思考，思考这个能力所带来的效能提升是更主要的。

过去，AI也能够产生实际效能去赋能实体经济，但过去的AI面临着泛用性不足、本钱太高、须要垂直化去做跟多事情、ROI算不平等问题。
大模型带来了新的机遇，即AI能在一个模型上供应泛用化的能力，能办理一系列的场景和运用需求，从而办理本钱和收益平衡的问题。

从这个方向去思考，要用新一代天生式AI技能和大模型技能赋能实体经济，必须构建更通用、更根本的能力，利用这个通用和根本能力去办理多项问题，然后用这个收益总和去除以投入本钱。

在张鹏看来，下一轮大模型能力打破的关键，是大模型对多模态的打破。
“真正的人在现实天下中办理问题，他须要的、输入的信息本身便是多模态的，除了自然措辞以外还有视觉、听觉、触觉，还有知识，所有这些须要综合起来才能办理现实天下中很多常见的问题，比如我们希望它帮助我们扫地、做饭、洗衣服，这些人物所须要输入的信息是非常多模态的，以是这些方面能力的打破会带来AI的普惠，它能把原来金字塔型底座大、投入大、收益小的构造，变成一个倒金字塔构造，这样才能真正放大代价。
”

“打造尽可能拓展用户想象力的产品，基于大模型的技能为用户供应优质的做事和全新的体验，把用户的想象力切实化作生产力，这是我们对想象力必答题的回答。
”张鹏表示。

而谈及大模型的价格战，张鹏则表示，当技能本身越来越好时，本钱会越来越低、价格也会持续走低，但这个事情过度后就会割断代价通报。
“真正的代价该当是逐级、大家往同样的一件事情里不断添加自己的代价，再放大、扩大这个代价，比如我们给大家供应更优质的做事，也希望大家能够用这个做事创造更大代价，相应地我们创造这一部分代价该当反向再通报回来，就像我们的BP算法一样，大家各自得到自己代价的部分，这才是一个正常合理的市场代价链。
最近表面一贯在传‘价格战’这件事情，首先在这个阶段用户肯定是得益的，但（价格战）这种事情肯定是不长久的。
”

MiniMax闫俊杰：提高精确率能更快实现“诗和远方”

过去一段韶光，针对风起云涌的AI技能，网上流传着一个梗：人类希望AI能解放人类生产力，让人类关心诗和远方，但现在更多是AI在“诗和远方”，人类还在做原来的事情。

MiniMax创始人首席实行官闫俊杰在现场提到，提高大模型的精确率，或许能更快实现人类的“诗和远方”。
闫俊杰表示，从去年开始ChatGPT出来之后，海内很多公司也在奋起直追、推出了很多模型。
但最核心的问题是，目前海内模型的缺点率还比较高，“比如说我们看GPT4，它在很多测试指标上可能精确率有60%、70%，但海内的模型很多时候整体上还是有60%到70%的缺点率。
这也是大模型产品还不能独立成为Agent的缘故原由。
”

要实现“诗和远方”，在闫俊杰看来，须要不断地降落大模型的缺点率。
“我以为最核心的问题，是怎么把大模型缺点率从30%、40%降到3%、4%乃至降落一个数量级，这个事可以让AI从一个赞助人类的工具成为独立完成事情的个体。
当模型的缺点率能变成个位数时，即在人类定义测试上都可以靠近人类最好水平时，它在实体经济里产生更大效益就变得更加自然。
其余这也意味着大模型可以独立完成任务了。
”

而针对近期不断被关注的大模型价格战，闫俊杰则表示，大模型价格持续走低整体来说是正向事宜。
“对付大模型企业来说，价格降落的好处是你可以有更多的用户，可以有更多在线用户的利用时长，有更多的流量，然后也可以产生更大代价，末了是基于这种流量和代价来找到好的商业模式，这件事实际上也正在发生。
”

科学家周伯文：AI安全能力提升掉队于性能提升

上海人工智能实验室主任、首席科学家周伯文在现场提到，当前以大模型为代表的天生式人工智能快速发展，但随着能力的不断提升，模型自身及其运用也带来了一系列潜在风险的顾虑。

从"大众年夜众对AI风险的关注程度来看，首先是数据透露、滥用、隐私及版权干系的内容风险；其次是恶意利用带来假造、虚假信息等干系的利用风险，这当然也诱发了偏见歧视等伦理干系问题；此外还有人担心：人工智能是否会对就业构造等社会系统性问题带来寻衅，在一系列关于人工智能的科幻电影中，乃至涌现了AI失落控、人类损失自主权等设定。

周伯文提到，这些由AI带来的风险已初露端倪，但更多的是潜在风险，戒备这些风险须要各界共同努力，须要科学社区做出更多贡献。

去年5月，国际上数百名AI科学家和"大众年夜世人物共同签署了一份公开信《Statement of AI Risk》，表达了对AI风险的担忧，并呼吁，该当像对待盛行病和核战役等其他大规模的风险一样，把戒备人工智能带来的风险作为环球优先事变。

周伯文剖析，涌现对这些风险担忧，根本缘故原由是目前的AI发展是失落衡的。
“总体上，我们在AI模型安全能力方面的提升，还远远掉队于性能的提升，这种失落衡导致AI的发展是跛脚的。
而不屈衡的背后是二者投入上的巨大差异。
如果比拟一下，从研究是否体系化，以及人才密集度、商业驱动力、算力的投入度等方面来看，安全方面的投入是远远掉队于AI能力的。
”

周伯文先容，为实现可信AGI，同时兼顾安全与性能，上海AI实验室最近在探索一条以因果为核心的路径，将可信AGI的发展分为泛对齐、可干预、能反思三个递进阶段。
“‘泛对齐’紧张包含当前最前沿的人类偏好对齐技能；‘可干预’紧张包含通过对AI系统进行干预，探究其因果机制的安全技能，例如人在回路、机器可阐明性，以及我们提出的对抗演习训练等，它以通过提高可阐明性和泛化性来提升安全性，同时也能提升AI能力；‘能反思’则哀求AI系统不仅追求高效实行任务，还能核阅自身行为的影响和潜在风险，从而在追求性能的同时，确保安全和道德边界不被打破。
”

采写：南都 林文琪